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对数据科学家的需求正在迅速增长，而且只会继续增长
招聘网站称，在大数据和人工智能的推动下，对数据科学技能的需求正呈指数级增长。然而，有技能的申请人的增长速度正在放缓。
这是做一个数据科学家进入就业市场。这是根据就业网站Indeed和Dice的最新数据得出的。
“数据科学家的工作变得越来越吸引人，”Indeed的经济学家、报告作者安德鲁·弗劳尔斯(Andrew Flowers)说。Indeed总部位于得克萨斯州奥斯汀。“现在越来越多的雇主希望聘用数据科学家。”
全球最大求职网站之一Indeed 1月份的报告显示，对数据科学家的需求同比增长了29%，自2013年以来增长了344%，这是一个惊人的增长。但是，尽管以招聘形式出现的需求持续大幅上升，求职人士的搜寻熟练掌握数据科学增长速度较慢(14%)，表明供给和需求之间存在缺口。
同样，技术职位网站Dice的数据显示，其平台上发布的数据科学职位的数量(占发布的职位总数的比例)同比增长了约32%，该网站认为数据科学是一个“最重要的职位”。熟练的技能Dice指出，招聘信息来自各行各业，而不仅仅是科技公司。
弗雷斯特研究公司(Forrester Research)分析师布兰登·珀塞尔(Brandon Purcell)表示，随着组织越来越依赖数据科学家，对他们的需求只会增加数据驱动的见解。
“为了获得并留住如今日益强大的客户，公司需要利用他们的洞察力数据来个性化体验Purcell说。“在将公司捕获的大量数据转化为行动方面，数据科学家至关重要。它们的需求一直很高，但直到最近，只有大型企业和数字原生代愿意进行重大投资。现在，几乎所有人都是这样。”
的人工智能和机器学习的兴起Purcell说，这也可能是对数据科学家需求急剧增加的一个因素。
“老实说，这很大程度上是因为品牌效应，”Purcell说。“许多公司看到数据科学家是拥抱人工智能的关键或者是机器学习，这是目前最热门的技术。”
珀塞尔说，不幸的是，数据科学家只是一个组织的人工智能战略的一小部分。数据工程师了解数据在哪里和包含什么内容的人也是必要的，能够大规模运作机器学习模型的DevOps专业人员也是必要的。
相关的和被广泛谈论的技能的职位空缺的数量深度学习根据Dice的数据，这一数字同比增长了一倍多。
科学家们寻求的是令人满意但难以找到的数据
在他的Indeed报告中，弗劳斯援引招聘机构Burtch Works和数据科学竞赛平台Kaggle的话说，数据科学家通常被要求至少精通一门编程语言Python和R的最爱。数据科学家也有望拥有Hive等工具的经验，BigQuery以及统计建模、机器学习和编程方面的培训。
除了使用Python或R进行统计和机器学习建模之外，旧金山B2B数据洞察供应商Metadata的数据科学顾问Feyzi Bagirov也表示:他还发现，对SQL技能的需求也在增加。NoSQL数据库、Apache Spark和关系数据库管理系统(RDBMS)。Bagirov补充说，SQL是大多数数据分析和数据科学入门的标准技能，而大多数企业数据仍然保存在RDBMS遗留系统中。
Purcell说，当组织倾向于寻找“独角兽数据科学家“这结合了数据工程师、机器学习专家和企业高管的技能。
“这是错误的做法，因为这些人并不存在，”Purcell说。“寻找会使用R、Python或SAS的机器学习专家，并了解哪些算法适用于不同的情况。然后，将这个人与其他两个角色组队已经有内部。"
Indeed的报告指出，许多数据科学家的正规教育是像计算机科学，统计学或定量社会科学这样的学科。在Dice上最近呈现的数据科学家候选人档案中，27%拥有硕士学位，10%拥有博士学位，13%拥有学士学位。
供需缺口
2018年8月,LinkedIn报道根据其平台上的数据，美国缺少151717名具备数据科学技能的人才。再加上Indeed上的招聘信息和求职信息之间15%的差异，很明显，数据科学家的需求超过了供给。
根据Indeed的报告，数据科学专业求职遵循某种季节性的模式。弗劳斯表示，2017年和2018年，搜索量在4月或3月达到顶峰，这可能反映了寻找实习机会或即将毕业的学生寻找第一份工作的大量涌入。
“毕竟，数据科学家这个职业已经被炒作了至少6年了，而主修计算机科学的大学生人数正在上升，”Flowers说。但是，正如数据科学家发帖数量的增长所显示的那样，即使有这样的繁荣，也有潜在的可能性可能没有足够的技能申请人。"
在将公司获取的大量数据转化为行动方面，数据科学家至关重要。 布兰登·珀塞尔弗雷斯特研究公司分析师,
Purcell表示，他认为数据科学家的供需缺口肯定会缩小更多的数据科学家进入就业市场——无论是通过研究生项目还是获得“纳米学位”大规模在线公开课程。
在做了自己的计算之后(以真正的数据科学家的方式——见侧栏)，Bagirov说，他认为供需缺口不会很快缩小。他补充说，学术界仍在努力传播数据科学。
“大学很难找到高质量的教师来促进他们项目的发展，因为行业薪酬对于数据科学家来说，这一比例要比学术界高得多。”
在需求方面，Purcell说有一种新的自动化产品机器学习的平台,比如Salesforce Einstein和datarbot有任何数据科学背景的商人获取机器学习模型的输出。
对数据科学家进行数据分析
元数据的数据科学顾问Feyzi Bagirov说道。他做了一些简单的计算，以确定数据科学家的供需缺口是否会在可预见的未来缩小。
编者按:为了清晰和长度，巴吉罗夫的讲话经过了编辑。
Feyzi Bagirov:2016年，《赫芬顿邮报》指出，全球大约有150万到300万数据科学家。根据[Indeed报告的估计供需缺口]推断，去年需要的数据科学家大约在169万到319万之间。
假设有大约200个研究生项目(在一到一年半的时间内毕业)，每个项目每年毕业500到1000名学生，这就增加了大约10万到20万数据分析和数据科学新毕业生的劳动力。由于工作经验很少，他们至少需要一到两年的时间来积累经验。
如果你再增加50万名来自相邻专业的学生——计算机科学、统计学和数据科学新兵训练营，这些专业的质量和结果差别很大，数量仍然不足以满足需求，而且短期内也不会关闭。
为数据科学从业者付费
考虑到对数据科学家的高需求，这一职位的薪水也随之提高也就不足为奇了。根据一份年度报告骰子的薪资调查,数据科学家的角色平均年薪是十万六千美元。
事实上，数据显示，最适合数据科学家的城市是休斯顿和旧金山，其平均生活成本调整后工资仅略高于12万美元。相比之下，2017年全国计算机程序员的平均收入为8.8万美元，软件开发人员的平均收入为10.7万美元劳工统计局。
